天津
●陳大可 中國科學院院士，物理海洋學家，自然資源部第二海洋研究所科技委員會主任，南方海洋科學與工程廣東省實驗室（珠海）主任
“人工智能不會簡單替代理論研究，但它能夠通過提升信息獲取能力、增強數據挖掘能力、改進經驗參數化和模型表達，為海洋基礎理論研究提供新的工具和路徑。”4月25日，第五屆人工智能海洋學論壇在濟南舉行，在論壇特別設置的“海洋+人工智能”高端訪談環節，中國科學院院士陳大可分享觀點。
陳大可院士長期從事海洋學基礎研究，在海氣相互作用、氣候研究領域成果卓著。針對大家普遍關心的“AI+海洋氣候基礎理論研究”這一問題，他從三個關鍵維度作出系統闡釋。
陳大可指出，信息獲取是所有理論研究的基礎，沒有數據底座，理論研究寸步難行。進入智能時代，應大力運用無人智能平臺協同組網、跨域協同組網等智能手段，更高效地獲取海洋信息。相比傳統觀測方式，智能化觀測可在效率與覆蓋能力上實現量級提升，為基礎理論研究提供更豐富、更高質量的信息源。
在海量數據的價值挖掘上，人工智能有助于信息挖掘和現象發現。有了海量數據之后，如何從中發現有趣現象、識別關鍵過程，是理論創新的重要前提。“比如，分布式光纖傳感技術原本主要服務通信，但光纖本身也可以成為重要傳感器。其采集到的振動信號復雜而雜亂，傳統方法較難有效提取有用信息，而人工智能能夠在復雜信號分解、模式識別和特征提取方面發揮重要作用。過去我們處理數據常用線性降維方法，而人工智能在處理非線性復雜數據方面具有明顯優勢。”他說。
人工智能可以直接服務理論模型改進。物理海洋學的基本理論可以追溯到經典力學在流體中的應用。“雖然方程寫在那里，但許多問題長期沒有完全解決，特別是不同尺度之間的相互作用、湍流和環流等問題。過去我們在很多環節不得不依賴經驗參數化。”在陳大可看來，理論框架中凡是經驗性的部分，均有望借助人工智能實現替代、改進與優化，從而推動海洋基礎理論實現關鍵突破。
信息來源:大眾網。
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